在回归分析中，因变量是连续性变量还是离散型变量

在回归分析中，因变量可以是连续型变量也可以是离散型变量。对于连续型随机变量[^2]，其特点是变量的取值可以是无限的或具有无限多的可能值，且每个值发生的概率是连续的。比如，身高、温度这类测量值通常被视为连续型变量。

然而，如果因变量是非连续的，即它只能取特定的离散值，那么这被称为离散型随机变量，如计数或类别变量，如学生的成绩等级或产品销量。这种情况下，可能需要采用不同的处理方法，比如哑变量编码（One-Hot Encoding）来转换成可用于线性回归的形式。